## Segmentasi Warna Kulit Menggunakan Ruang Warna YCBCR Untuk Deteksi Wajah Manusia
Yovi Apridiansyah 1 , Erwin Dwika Putra 2 , Diana 3 , Angtyas Candra Pratama 4
1 Dosen, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia Jl. Bali Kota Bengkulu, telp (0736) 22765/ fax (0736) 26161: yoviapridiansyah@umb.ac.id
2, 3, 4 Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali Kota Bengkulu, telp (0736) 22765/ fax (0736) 26161) e-mail: 2 erwindwikap@gmail.com , 3 anaiboel@gmail.com , 4 angtyascandra@gmail.com

## (Received: November 2022, Revised : Januari 2023, Accepied : April 2023)
Abstract — Image processing is a system where the process is done by entering in the form of imagery and the result is also in the form of imagery. At first this image processing was done to improve the quality of the image, but with the development of the world  of  computing  which  is  characterized  by  increasing  the capacity and speed of computer processes. In this research image processing will be used for skin color detection which is the initial process in image processing. Success in detecting pixel imagery can  be  a  category  of  skin  or  not  skin  seen  from  the  results  of processing processes such as the process of detecting human faces. Skin detection is also a process of finding skin pixels of color in the area of the image or video, this process is usually used as a preprocessing  step  to  find  areas  that  could  potentially  have  a human face. In this study by applying the color space YcbCr we were  able  to  detect  faces  in  humans  with  a  high  percentage accuracy  rate  with  a  precession  percentage  of  77%,  Recal  87% and an accuracy rate of 72% from the results of 10 image samples. Keyword:  Image  Processing,  YcbCr,  Accuracy,  Face Detection.
I ntisari — Pengolahan  citra  merupakan  suatu  sistem  dimana proses dilakukan dengan masukkan berupa citra dan hasilnya juga berupa citra. Pada awalnya pengolahan citra ini dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra, namun dengan berkembangnya dunia komputasi  yang  ditandai  dengan  semakin  meningkatnya kapasitas  dan  kecepatan  proses  computer . Dalam  penelitian  ini pengolahan citra akan digunakan untuk deteksi warna kulit yang merupakan  proses  awal  dalam  pengolahan  citra.  Keberhasilan dalam  mendeteksi  citra  piksel  dapat    kategori  kulit  atau  bukan kulit  dilihat  dari  hasil  proses  pengolahan  seperti  proses pendeteksian  wajah  manusia.  Deteksi  kulit  juga  suatu  proses menemukan  piksel  kulit  bewarna  diwilayah  gambar  atau  video, proses  ini  biasanya  digunakan  sebagai preprocessing langkah untuk  menemukan  daerah  yang  berpotensi  memiliki  wajah manusia. Dalam penelitian ini dengan menerapkan ruang warna YcbCr kita dapat mendeteksi wajah pada manusia dengan tingkat akurasi persentase yang tinggi dengan  persentase precession 77%, Recal 87% dan tingkat akurasi sebesar 72 % dari hasil penelitian 10 sample citra.
Kata  Kunci :  Pengolahan  Citra,  YcbCr,  Akurasi,  deteksi wajah.

## I. PENDAHULUAN
Dalam pengolahan citra proses deteksi objek merupakan suatu  proses  yang  biasa  dilakukan  dengan  cara memasukkan input berupa citra dan hasilnya juga berupa citra. Citra digital saat ini telah banyak digunakan secara
luas  yang  dimanfaatkan  untuk  merekam  informasi, komunikasi dan lain sebagainya [1]. Dalam penelitian ini pengolahan citra akan digunakan untuk deteksi warna kulit yang  merupakan  proses  awal  dalam  pengolahan  citra. Keberhasilan dalam mendeteksi citra piksel dapat  kategori kulit atau bukan kulit dilihat dari hasil proses pengolahan seperti  proses  pendeteksian  wajah  manusia.  Hal  ini dikarenakan  citra  kulit  manusia  tidak  bergantung  pada aspek  pose  dan  kontras,  serta  memiliki  komputasi  yang ringan.  Akan  tetapi  citra  kulit  cukup  sensitif  terhadap berbagai  faktor  seperti  cahaya,  karakter  citra,dan  warna latar  dari  suatu  citra.  Deteksi  kulit  juga  suatu  proses menemukan  piksel  kulit  bewarna  diwilayah  gambar  atau video. Proses ini biasanya digunakan sebagai preprocessing langkah  untuk  menemukan  daerah  yang berpotensi memiliki wajah manusia dalam gambar.
Kulit  memiliki  karakteristik  warna  yang  dapat memberikan  kemudahan  karena  warna  merupakan  salah satu  aspek  yang  dapat  dengan  mudah  dan  cepat  untuk dikenali  manusia.  Deteksi  warna  kulit  merupakan  suatu teknik  yang  digunakan  untuk  berbagai  aplikasi  seperti mendeteksi  dan  mencari  bagian  tubuh  manusia  seperti wajah, tangan dan  bagian tubuh lainnya. Tipe warna kulit memberikan  informasi  awal  tentang  wajah  manusia  yang dapat  dijadikan  sebagai  informasi  mengenai  wajah seseorang [2][3].
Untuk  mendeteksi  wajah  manusia  dilihat  dari  warna kulit maka dalam penelitian ini digunakanlah ruang warna YcbCr  untuk  memisahkan  nilai  RGB  menjadi  informasi yang berguna dalam mendeteksi warna kulit dengan proses segmentasi  yang  memisahkan  region  objek  dalam  citra
berdasarkan pada perbedaan warna. Objek yang memiliki warna  tertentu  dipisahkan  dengan  objek  yang  memiliki warna  lainnya.  Hasil  segmentasi  dapat  digunakan  untuk proses  selanjutnya  seperti  klasifikasi  citra.  Penggunaan korelasi  warna  pada  objek  dengan  warna  pada  kulit manusia  yang  merupakan  tahap  utama  dalam  proses identifikasi  wajah  dan  pelacakan  manusia.  Proses identifikasi  menggunakan  informasi  warna  kulit  manusia memberikan komputasi yang efektif, tahan terhadap rotasi, penskalaan  dan  pemotongan  sebagian.  Secara  garis  besar proses deteksi wajah bertujuan untuk menemukan piksel – piksel  yang  memiliki  warna  sama  dengan  warna  kulit manusia [4]. Proses tersebut digunakan sebagai pra-proses untuk  menemukan  wilayah  yang  memiliki  kemungkinan atau  berpotensial  memiliki  objek  wajah  didalamnya. Ruang warna YcbCr digunakan untuk memperoleh daerah pada citra yang memiliki piksel yang sama dengan piksel warna  kulit  pada  manusia  [5][6]  [7].  Sehingga  dari penelitian ini nantinya akan menghasilkan sebuah system yang dapat  mendeteksi  wajah  manusia dengan penerapan ruang warna YcbCr dan skin color.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dwiyanti  liliana  dan kawan  kawan  yaitu  tantang  deteksi  wajah  manusia  pada citra  menggunakan  dekomposisi  fourier,  disana  mereka melakukan  uji  coba  pada  sebah  citra  untuk  mendeteksi wajah  manusia  dalam  percobaannya  untuk  mendeteksi wajah  manusia  menggunakan  metode  template  matching mendapatkan  hasil    pendeteksian  memiliki  hasil  akurasi 86,48 %. Kesalahan terdiri dari dua jenis salah mendeteksi (kotak  merah)  tetapi  tidak  berisi  wajah  manusia  maupun ada  wajah  manusia  tetapi  tidak  terditeksi  (diberi  kotak merah).  Dalam  penelitian  ini  mereka  menyimpulkan, Ukuran box menentukan  seberapa  tepat  sebuah  wajah dapat dikenali. Ukuran terlalu besar menyebabkan ketidak tepatan  dalam  identifikasi  wajah.  Dalam  beberapa  kasus yang  bukan  wajah  dikenali  sebagai  wajah.  Ukuran  yang terlalu kecil juga memberikan pengaruh dalam identifikasi wajah.  Secara  umum,  tingkat  kebenaran  belum  100% karena  ada  kesalahan  dalam  pendeteksian.  Meskipun  ada
juga seluruh wajah yang dapat dikenali namun pada obyek foto itu juga terdapat kesalahan pendeteksian wajah [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Yusron rijal dkk, tentang  deteksi  wajah  berbasis  segmentasi  model  warna menggunakan  template  matching  pada  objek  bergerak mereka menyimpulkan dari penelitian ini.
Pertama, prosentase  akurasi  dari  sistem  pendeteksian wajah  ini  sebesar  65%  dengan  kecepatan  ratarata  proses sebesar  4  detik. Kedua, Proses  segmentasi  sangat bergantung  pada  kondisi  pencahayaan.  Akibatnya,  nilai ambang  pada  suatu  kondisi  pencahayaan  dengan  kondisi pencahayaan  yang  lain  bisa  jadi  berbeda. Ketiga, Keuntungan dari penggunaan model warna YCbCr sebagai dasar  segmentasi  deteksi  warna  kulit  adalah  pengaruh luminasi  dapat  dipisahkan.  Pada  model  warna  YCbCr, semua informasi tentang tingkat kecerahan diberikan oleh komponen Y (luminasi), karena komponen Cb (biru) dan komponen  Cr  (merah)  tidak  tergantung  dari  luminasi. Keempat, Proses  penskalaan  pada  proses  template matching  bisa  menjadi  kelemahan  dalam  akurasi pendeteksian wajah. Perubahan ukuran panjang dan lebar dari  citra  menyerupai  ukuran  template  mengakibatkan beberapa  area  citra  berubah  bentuk.  Sehingga  perubahan bentuk  tersebut  menyerupai  bentuk  wajah. Kelima, Prosentase akurasi penggunaan template matching sebagai penentu wajah mencapai 70,5%. Tetapi cara ini memiliki kelemahan karena proses dilakukan pada bidang 2 dimensi [9].
Penelitian yang dilakukan oleh heru prasetyo dkk. Pada penelitian  ini  dirancang  suatu  system  untuk  mendeteksi wajah  pada  suatu  gambar  dengan  menggunakan  metode Viola  Jones.Metode  dalam  penelitian  ini  memiliki kelebihan tepat dibandingkan metode deteksiwajah lainnya dengan  akurasi  90%.  Namun  memiliki  kelemahan  dari sistem  deteksi  wajah  ini  yaitu  tidak  dapat  menentukan wajah  pada  gambar  yang  memiliki  wajah  tidak  tegak (  miring  )  atau  tidak  frontal  (  menghadap  kesamping  ). Posisi  wajah  yang  tegak  atau  tidak  tegak  sangat menentukan keberhasilan deteksi wajah ini [10].
Segmentasi warna kulit merupakan proses penyaringan terhadap  semua  warna  yang  bukan  kulit  dari  suatu  citra, kemudian  mempertahankan  warna  yang  termasuk  dalam
ketegori  kulit.  Suatu  citra  bisa  direpresentasikan  dalam bentuk  model  ruang  warna,  yakni  RGB.  RGB  biasa digunakan  untuk  menampilkan  raster  grafik  pada  suatu perangkat  yang  bisa  ditangkap  oleh  indra  penglihatan manusia, seperti CRT. RGB terdiri dari tiga warna utama yakni read (R), green (G), dan blue (U) [11]. RGB jarang digunakan  dalam  bidang  penelitian,  karena  sulit  diatur secara detail dalam bidang digital.  Akan tetapi campuran dari berbagai warna RGB bias menghasilkan ruang warna yang lain seperti YCbCr [12].
YCbCr merupakan standar internasional bagi pengkodean  digital  gambar  televisi  yang  didefinisikan  di CCIR  Recommendation  601.  Y  merupakan  komponen luminance,  Cb  dan  Cr  adalah  komponen  chrominance. Chrominance merepresentasikan corak warna dan saturasi (saturation).  Nilai  komponen  ini    juga    mengindikasikan banyaknya komponen warna biru dan merah pada warna. Model  warna  YCbCr  memisahkan  nilai  RGB  menjadi informasi  luminance dan chrominance yang berguna untuk aplikais kompresi. Transformasi RGB ke YCbCr dilkukan dengan formulasi operasi matriks pada persamaan (1) dan (2) sebagai berikut [13].

## III. M ETODELOGI P ENELITIAN
Dalam penelitian deteksi wajah ini model pengembangan  sistem  yang  digunakan  yaitu  model Incremental . Incremental model adalah model pengembangan  sistem  pada  rekayasa  perangkat  lunak berdasarkan  perangkat  lunak  persyaratan  yang  dipecah menjadi  beberapa  fungsi  atau  bagian  sehingga  model pengembangannya secara bertahap [14].

## Gambar 1. Model Incremental
1. Analisis  proses  tahapan  awal  yang  dilakukan pada incremental  model adalah  penentuan  kebutuhan atau  analisis  kebutuhan,  dimana  kebutuhan  dalam membuat desain interface pada matlab dibutuhkan data sample citra wajah untuk dideteksi.

## Gambar 2. Data Uji sample citra
2. Desain  tahap  selanjutnya,  perancangan software yang terbuka  agar  dapat  diterapkan  sistem  pembangunan per-bagian pada tahapan selanjutnya.

## Gambar 3. Kerangka Penelitian
Dari kerangka penelitian di atas maka proses penelitian ini dilakukan dengan cara proses awal yaitu pengumpulan. Setelah  data  terkumpul,  maka  data  tersebut  kita  olah dengan proses pre processing ruang warna YcbCr sampai tahap implementasi dan pengujian sehingga mendapatkan tujuan  yang  ingin  dicapai.  Pengujian  ini  dilakukan terhadap  seluruh  modul  yang  ada.  Untuk  mencari kesalahan,  sehingga  apabila  ditemukan  kesalahan  bisa dilakukan  perbaikan  dengan  tujuan  untuk  deteksi  wajah manusia.
Gambar 4. Flowchart Pengolahan citra
3. Pengkodean  yang  mengimplementasikan  hasil  desain kedalam kode atau bahasa yang dimengerti oleh mesin komputer  dengan  menggunakan  bahasa  matlab.  Pada tahap  pengkodean  system  penulisan  kode  program merupakan  tahap  penerjemahan  desain  sistem  yang telah  dibuat  ke  dalam  bentuk  perintah-perintah  yang dimengerti  komputer  dengan  mempergunakan  bahasa pemrograman.
4. Test,  dalam  penelitian  nantinya  pengujian  untuk menentukan tingkat akurasi keberhasilan dalam deteksi wajah  menggunakan  pengukuran  atau  pengujian confusion matrix.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Adapun  hasil  dalam  penelitian  nantinya  terdiri  dari desain GUI matlab untuk mendeteksi wajah.
Gambar 5. Desain GUI Matlab Aplikasi Deteksi Wajah
Gambar  diatas  merupakan  rancangan  menu  yang  telah dibuat  dimana  dalam  rancangan  tersebut  terdapat  tombol input  citra  yang  akan  diproses  dan  tombol  proses  untuk proses deteksi wajah manusia pada sistem.

## Gambar 6. Implementasi GUI Matlab Deteksi Wajah
Gambar diatas merupakan proses implementasi system dimana pada aplikasi matlab yang telah dibuat menunjukan hasil bahwa proses ruang warna YcbCr dapat berjalan yang tampak  pada  gambar  diatas  pada  gambar  tersebut  dapat terlihat  pada  gambar  pertama  yang  merupakan  citra  asli dan gambar kedua hasil deteksi wajah.
Dari 10 jenis sample citra yag di uji coba dapat kita buat table hasil pengujian sebagai berikut :
Tabel 1.  Tabel Proses Pengujian No Data Uji dan Hasil Deteksi Keterangan 1 True Positif
2 True Positif
3 False Positif 4 True Positif 5 True Positif 6 True Positif 7 True Positif
8 False Negatif
9 True Negatif
10 False Positif Tabel 2.  Tabel Hasil Pengujian Data TP FP FN TN 10 7 2 0 1
Precission = 7 7+2 = 7 9 =  0,77 = 0.77 100 = 𝟕𝟕%
Recall = 7 7+1 = 7 8 =  0,87 = 0.87 100 = 𝟖𝟕%
Accuracy = 7+1
8+1+2+0 = 8 11 =  0,72 = 0.72 100 = 𝟕𝟐%
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa ruang warna YcbCr berhasil dalam deteksi wajah pada manusia dengan  tingkat  Precission  yang  cukup  tinggi  yaitu  77%, Recall  87%,  dan  tingkat  akurasi  sebesar  72%  dan  dapat dikategorikan berhasil dalam deteksi wajah manusia.
V. KESIMPULAN
1. Dengan  menerapkan  ruang  warna  YcbCr  kita  dapat mendeteksi wajah pada manusia dengan tingkat akurasi persentase  yang  tinggi  dengan    persentase  precession 77%, Recal 87% dan tingkat akurasi sebesar 72 % dari hasil penelitian 10 sample citra.
2. Dari  hasil  penelitian  dengan  ruang  warna  YcBcr  kita dapat mendeteksi wajah pada manusia pada citra.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Yovi Apridiansyah, Rozali Toyib, and Ardi Wijaya, “Metode Otsu dan  Mathematical  Morphology  Dalam  Segmentasi  Region
Karakter Plat Nomor Kendaraan,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 134–143, 2022, doi: 10.52158/jacost.v3i1.277.
[2] Y.  Apridiansyah,  “Penerapan  Metode  Background  Subtraction Untuk  Deteksi  Gerak  Pada  Kendaraan  Pendahuluan,”  vol.  4,  pp. 47–56, 2021.
[3] H. K. Al-mohair, J. Mohamad-saleh, and S. A. Suandi, “Impact of Color Space on Human Skin Color Detection Using an Intelligent System,” Recent Adv.  Image,  Audio Signal  Process. , no.  January 2013, pp. 178–187, 2013.
[4] S.  Abidin,  “Deteksi  Wajah Menggunakan  Metode  Haar Cascade
Classifier Berbasis Webcam Pada Matlab,” J. Teknol. Elekterika , vol. 15, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.31963/elekterika.v15i1.2102. [5] A.  Amalia,  Ernawati,  and  Y.  Setiawan,  “Deteksi  Warna  Kulit Menggunakan Ruang Warna YCbCr Dan Identifikasi Ras Manusia Menggunakan Backpropagation Neural Network,” J. Rekursif , vol. 6, no. 1, pp. 1–12, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/
[6] S. Mujahidin, “Klasifikasi Warna Kulit bedasarkan Ruang Warna RGB,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 17–19, 2015.
[7] S.  Sunardi,  A.  Yudhana,  and  I.  A.  Mukaromah,  “Implementasi Deteksi  Plagiarisme  Menggunakan Metode  N-Gram  Dan  Jaccard Similarity  Terhadap  Algoritma  Winnowing,” Transmisi ,  vol.  20, no. 3, p. 105, 2018, doi: 10.14710/transmisi.20.3.105-110.
[8] D. Yanti Liliana and M. Arif Rahman, “Deteksi Wajah Manusia pada  Citra  Menggunakan  Dekomposisi  Fourier,” J.  Sci.  Model.
Comput. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  14,  2013,  [Online].  Available: http://natural-a.ub.ac.id/
[9] Y. Rijal and R. D. Ariefianto, “Deteksi Wajah Berbasis Segmentasi
Model  Warna  Menggunakan  Template  Matching  pada  Objek Bergerak,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf.  2008 ,  vol.  2008,  no. January 2008, pp. 35–42, 2008.
[10]  H.  Prasetyo,  “Penerapan  Algoritma  Viola  Jones  Pada  Deteksi
Wajah,” Univ. Muhammadiyah Jember , 2016.
[11]  A.  Riani  Putri  Jurusan  Pendidikan  Teknologi  Informasi  and  S.
PGRI Tulungagung Jl Mayor Sujadi Timur no, “PENGOLAHAN CITRA  DENGAN  MENGGUNAKAN  WEB  CAM  PADA
KENDARAAN BERGERAK DI JALAN RAYA,” 2016.
[12]  F.  Atqiya, N.  Ihsani, M. R. Sholahuddin, F. M. Dwivany, and S. Suhandono, “Segmentasi Citra Digital Objek Hasil Pengamatan In
Situ Localization Gen gfp pada Tanaman Transforman,” Edsence J.  Pendidik.  Multimed. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  53–60,  2019,  doi: 10.17509/edsence.v1i2.21575.
[13]  M.  Orisa  and  T.  Hidayat,  “Analisis  Teknik  Segmentasi  Pada Pengolahan Citra,” J. Mnemon. , vol. 2, no. 2, pp. 9–13, 2019, doi:
10.36040/mnemonic.v2i2.84.
[14]  M.  Utami  and  Y.  Apridiansyah,  “Implementasi  Algoritma Sequential  Searching  Pada  Sistem  Pelayanan  Puskesmas Menggunakan  Bootstrap  (Studi  Kasus  Puskesmas  Kampung  Bali Bengkulu),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 2, no. 1, pp. 81–86, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i1.166.